达沙替尼治疗复发或转移性恶性唾液腺肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦达沙替尼治疗复发或转移性恶性唾液腺肿瘤的临床研究,覆盖恶性唾液腺肿瘤、复发性唾液腺癌、唾液腺腺样囊性癌及 AJCC v7 IV 期大唾液腺癌等病种

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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时间序列预测Malignant Salivary Gland NeoplasmRecurrent Salivary Gland CarcinomaSalivary Gland Adenoid Cystic Carcinoma
Dasatinib in Treating Patients With Recurrent or Metastatic Malignant Salivary Gland Tumors

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

达沙替尼治疗复发或转移性恶性唾液腺肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦达沙替尼治疗复发或转移性恶性唾液腺肿瘤的临床研究,覆盖恶性唾液腺肿瘤、复发性唾液腺癌、唾液腺腺样囊性癌及 AJCC v7 IV 期大唾液腺癌等病种。研究以腺样囊性癌为主要对象,评估客观缓解率与无进展生存期,并考察缓解持续时间、疾病稳定率、总生存、安全性及耐受性,同时探索与 Src 信号转导相关的生物标志物及其与临床缓解的关联,可用于疗效预测与生物标志物分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性唾液腺肿瘤、复发性唾液腺癌、唾液腺腺样囊性癌、AJCC v7 IV 期大唾液腺癌。主要目标:I. 确定达沙替尼在腺样囊性癌(ACC)中的客观缓解率(完全缓解加部分缓解)。II. 确定达沙替尼在 ACC 中的无进展生存期。次要目标:I. 确定缓解持续时间。II. 确定疾病稳定率和疾病稳定持续时间。III. 确定无进展生存期。IV. 确定中位生存期。V. 确定总生存期。VI. 确定安全性和耐受性。第三目标:I. 检查与 SRC 原癌基因、非受体酪氨酸激酶(Src)信号转导相关的生物标志物,并将这些生物标志物与 ACC 和非 ACC 恶性唾液腺肿瘤中对达沙替尼的临床缓解相关联。

【主题与分类】

主题标签:Malignant Salivary Gland Neoplasm、Recurrent Salivary Gland Carcinoma、Salivary Gland Adenoid Cystic Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00859937

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:恶性唾液腺肿瘤、复发性唾液腺癌、唾液腺腺样囊性癌、IV期大唾液腺癌AJCC v7。主要目标:I. 确定达沙替尼在腺样囊性癌(ACC)中的客观缓解率(完全缓解加部分缓解)。II. 确定达沙替尼在ACC中的无进展生存期。次要目标:I. 确定缓解持续时间。II. 确定疾病稳定率和疾病稳定持续时间。III. 确定无进展生存期。IV. 确定中位生存期。V. 确定总生存期。VI. 确定安全性和耐受性。三级目标:I. 检查与SRC原癌基因、非受体酪氨酸激酶(Src)信号转导相关的生物标志物,并将这些生物标志物与ACC和非ACC恶性唾液腺肿瘤(MSGT)中对达沙替尼的临床反应相关联。II. 确定血小板衍生生长因子α多肽(PDGFA)和KIT中的激活突变是否与ACC中的缓解相关。大纲:患者在第1-28天每天两次(BID)口服(PO)达沙替尼。

在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个疗程。完成研究治疗后,患者将在8周时进行随访。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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